Hiljutine uuring, mida läbi viisid Certified Fraud Examinersi Assotsiatsioon (ACFE) ja SAS, on rõhutanud kasvavat huvi generatiivse tehisintellekti (AI) vastu antipettuslike spetsialistide seas. Vastavalt 2024. aasta antipettustehnoloogia võrdlusuuringule ootab ligikaudu 83% vastanutest järgmise kahe aasta jooksul generatiivse AI integreerimist oma töövahenditesse.
Uuring paljastab, et praegu kasutab 18% antipettuse spetsialistidest AI ja masinõppe (ML) tehnoloogiaid pettuste avastamiseks ning lisaks plaanib 32% neist neid rakendada 2024. aasta lõpuks. See näitab, et AI/ML kasutamine antipettuseprogrammides plaanitakse lähima aasta jooksul peaaegu kolmekordistada.
Siiski on antipettusevastase AI ja ML-i rakendamise kasv olnud suhteliselt aeglane, suurenedes vaid 5% võrra alates 2019. aastast. See on drastiline langus eeldatud vastuvõtunormidele, millest teatatud eelmistel aastatel – 25% 2019. aastal ja 26% 2022. aastal.
Vastupidiselt on biomeetria ja robotite kasutamine antipettuseprogrammides kogenud stabiilset kasvu. Füüsilise biomeetria kasutamine on tõusnud 14% võrra alates 2019. aastast ja 40% vastanutest rakendab seda oma pettuste vastu võitlemisel. Lisaks on robotite kasutamine suurenenud 2019. aastal 9% pealt käesolevas uuringus 20%ni. Need tehnoloogiad on kõige olulisemalt kasutusele võetud pangandus- ja finantssektoris, kus 51% kasutab füüsilist biomeetriat ja 33% rakendab roboteid.
Kuigi generatiivse AI kasutuselevõtt näitab lubadust, võivad mitmed probleemid takistada selle eeldatavat kasvu antipettuseprogrammides. Eelarvepiirangud, andmekvaliteedi probleemid, oskuste puudus ja eetilised küsimused AI kasutuselevõtul on mõned tegurid, mida organisatsioonid peavad käsitlema.
Uuring rõhutab vajadust vastutustundliku ja eetilise generatiivse AI tööriistade kasutamise järele. Organisatsioonid peavad hoolikalt investeerima oma antipettustehnoloogia eelarvesse, et saada ülekaal kriminaalsete ettevõtete vahelises tehnoloogiavõidujooksus. On oluline tunnistada AI ja analüütika elutsükli skaalatavuse keerukust ja eelistada modulaarseid lahendusi, mis viivad tõhusalt kasutusele AI-toega platvorme.
Kuna ühiskond jätkab generatiivse AI eeliste ja puuduste uurimist, võtavad üha rohkem organisatsioone esimese sammu nende tehnoloogiate integreerimise suunas oma antipettusalgatustesse. Kuigi võib olla väljakutseid ületada, näitab antipettuse spetsialistide kasvav huvi AI vastu selget muutust arenenud tehnoloogiate kasutamises võitluses pettuste vastu.
KKK Sektsioon:
K: Mis on ACFE ja SAS poolt läbi viidud uuringu peamine leid?
V: Uuringu kohaselt ootab ligikaudu 83% vastanutest generatiivse AI integreerimist oma antipettusetööriistadesse järgmise kahe aasta jooksul.
K: Kui palju antipettuse spetsialistidest kasutab hetkel AI ja masinõppe tehnoloogiaid pettuste avastamiseks?
V: Praegu kasutab 18% antipettuse spetsialistidest AI ja masinõppe tehnoloogiaid pettuste avastamiseks.
K: Milline protsent antipettuse spetsialistidest plaanib rakendada AI ja masinõppe tehnoloogiaid 2024. aasta lõpuks?
V: Lisaks plaanib 32% antipettuse spetsialistidest rakendada AI ja masinõppe tehnoloogiaid 2024. aasta lõpuks.
K: Kui palju on AI ja masinõppe kasutamine pettuste ennetamiseks kasvanud alates 2019. aastast?
V: AI ja masinõppe kasutamine pettuste ennetamiseks on kasvanud vaid 5% võrra alates 2019. aastast.
K: Millised tehnoloogiad on antipettuseprogrammides kogenud stabiilset kasvu?
V: Biomeetria ja robotite rakendamine on antipettuseprogrammides kogenud stabiilset kasvu.
K: Kui palju on füüsilise biomeetria kasutamine tõusnud alates 2019. aastast?
V: Füüsilise biomeetria kasutamine on tõusnud 14% võrra alates 2019. aastast.
K: Kui palju on robotite kasutamine suurenenud alates 2019. aastast?
V: Robotite kasutamine on suurenenud 2019. aastal 9%lt käesoleva uuringu 20%ni.
K: Millises sektoris on biomeetria ja robotite rakendamine kõige olulisem?
V: Pankade ja finantssektoris on biomeetria ja robotite rakendamine kõige olulisem.
K: Millised probleemid võivad takistada generatiivse AI eeldatavat kasvu antipettuseprogrammides?
V: Eelarvepiirangud, andmekvaliteedi probleemid, oskuste puudus ja eetilised küsimused AI kasutuselevõtul võivad takistada generatiivse AI kasvu.
K: Millist rõhutab uuring generatiivsete AI tööriistade kasutamisel?
V: Uuring rõhutab vajadust vastutustundliku ja eetilise generatiivse AI tööriistade kasutamise järele.
Olulised Mõisted/Släng:
1. Generatiivne tehisintellekt (AI) – Viitab tehisintellekti süsteemidele, mis suudavad luua uut sisu või genereerida uut teavet.
2. Antipettuse spetsialistid – Inimesed, kes on spetsialiseerunud pettuste ennetamisele, avastamisele ja uurimisele organisatsioonides ja tööstusharudes.
3. Tehisintellekt (AI) – Inimese mõtlemist, õppimist ja probleemide lahendamist jäljendavaid masinate süsteeme.
4. Masinõpe (ML) – AI alamvaldkond, mis võimaldab arvutitel õppida ja parendada kogemuse põhjal, ilma et neid oleks otseselt programmeeritud.
5. Biomeetria – Indiviidide ainulaadsete füüsiliste või käitumuslike omaduste, näiteks sõrmejälgede või näojoonte mõõtmise ja analüüsi kasutamine identifitseerimise ja autentimise eesmärgil.
6. Robotitehnika – Tehnoloogia haru, mis tegeleb robotite kavandamise, ehitamise ja käitamisega, mis suudavad iseseisvalt või inimese juhendamisel ülesandeid täita.
Soovitatavad Seotud Lingid:
– Certified Fraud Examinersi Assotsiatsioon
– SAS
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br